关于线状地理特征空间关系的自然语言描述的形式化表达

目前的地理信息系统都使用定量的方法存储和查询空间信息,不能反映人们的定性思维方式,因此它表达地理空间信息的能力受到限制。在关于空间关系的自然语言描述的调查的基础上,本文定义了一组能反映线状物体空间关系的度量指标,结合反映拓扑关系的定量指标,使用决策树的数据挖掘算法,对调查结果进行分析,形式化了描述空间关系的自然语言词汇,建立了模糊的自然语言表达和图形的几何特征之间的联系。自然语言形式化后得到的规则可用于空间关系的自然语言查询系统。     

关于空间信息的哲学思考

地理信息系统的根本任务是分析和人间数据，提取传输空间信息，因此对空间信息的本的认识是至关重要的。本文指出，空间信息可具体地分为九类：空间位置、空间分布、空间形态、空间关系、空间统计、空间关联、空间对比、空间趋势、空间运动、认识空间信息的这内容有助于分析评价地理信息系统的设计和开发。     

空间数据立方体的研究

据不完全统计，全世界75％到80％的信息与地理空间信息相关。地理空间信息是全球信息领域中的一个重要组成部分，更是其它信息的基础和载体。若能将地理空间信息作为组合与搭载其它信息的载体，构造出地理空间信息的多维信息结构，并最终通过多维信息的空间分析功能来解决实际问题，将会使GIS空间分析功能更为强大、     

三维激光扫描技术在地下空间测绘中的应用

着重讨论三维激光扫描技术在上海某地铁站点空间信息获取中的成功应用,详细介绍了三维激光扫描仪的数据采集以及数据处理．满足了地铁站点空间信息获取和空间模型的建立,为城市管理部门建立地下空间地理信息系统提供了精确的立体模型。     

道路网信息层次度量方法

针对目前以信息熵度量道路网信息方法存在的不合理、不准确的问题,该文提出一种基于空间认知的道路网信息层次度量方法。从地图空间信息产生的本质出发,结合空间信息认知的层次性特点,将道路网空间信息划分为3个层次:元素层次道路要素的几何形态信息、邻域层次邻接道路的空间关系信息、整体层次道路分布信息。依据各层次空间特征的多样性,分别建立3个层次空间特征的定量描述指标,计算基于各指标的几何形态信息、空间关系信息、道路分布信息。最后,通过实验分析验证了该方法的合理性。     

基于空间语义的地理编码在智慧城市信息系统中的应用

近年来智慧城市发展迅速,各级政府和相关企事业单位都建立了以空间信息为核心的信息管理系统,空间信息大部分利用地址描述。地址在系统数据库中以字符串形式存在,由于语言习惯和文化差异,地址描述普遍不符合数据规范化要求,甚至有些地址中出现了逻辑错误,难以在智慧城市信息系统中直接应用。通过分析地址要素的层级关系,提出了一种基于空间语义的中文地理编码方法,研究了空间语义地址模型,设计了基于分层级地址树模型的地址标准化过程。结合智慧街道实际应用,对比模糊匹配方法,实验结果表明,该方法具有较高的地址匹配率。     

GIS图上地理区域空间不确定性的分析

区域是GIS空间分析的基本单元。它是环境科学、土壤科学等领域中广泛存在的一类地理实体。这类实体抽象概括为GIS中空间目标时不可避免地带有模糊性。利用模糊集这个强有力的数学工具，首先基于场模型提出了表达GIS中模糊区域目标的方法，分析了其空间不确定性。继而，建立了模糊区域的形态描述模式，即模糊区域边界、内部和外部，并指出了Cohn给出的定义中的不足。在此基础上，对Egenhofer提出的九元组进行了扩展，构建了适合于描述确定和模糊区域目标间拓扑空间关系的模型。     

地理空间分析及可视化分析研究

地理空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，是地理信息系统的重要功能之一。随着3S技术的融合和空间信息处理技术的发展和广泛应用，地理空间分析、空间数据挖掘和知识发现以及地学可视化已经成为空间信息处理的重要手段和关键技术。本主要论述了现有的地理空间分析方法，并讨论了基于地理空间分析的海量空间数据挖掘和地学可视化分析。     

地理空间情报技术与应用

地理空间情报是最近几年出现的一个新概念，比起一般的地理空间信息有更好的实时性，更高的精确性，更强的描述性和指导性。本文介绍了地理空间情报的概念，阐述了地理空间情报的技术基础，关键技术及发展趋势，分析了地理空间情报的应用现状。     

地球空间信息技术在环境保护领域中的应用

本文简要介绍了地球空间信息技术的概念，论述了地球空间信息技术与环境保护的关系，着重阐述了地球空间信息技术在环境保护领域中的作用。     

GIS中空间模糊叠加模型的设计

空间叠加模是地理信息系统中重要的空间分析模型。本文在介绍传统的叠加模型的基础上，提出了基于模糊集合论的叠加模型。并介绍了该模型的实现过程及隶属度确定的方法。     

Quantitative fuzzy topological relations of spatial objects by induced fuzzy topology

This paper presents a study on the modeling of fuzzy topological relations between uncertain objects in Geographic Information Systems (GIS). Based on the recently developed concept of computational fuzzy topological space, topological relations between simple fuzzy spatial objects are modeled. The fuzzy spatial objects here cover simple fuzzy region, simple fuzzy line segment and fuzzy point. To compute the topological relations between the simple spatial objects, intersection concepts and integration methods are applied and a computational 9-intersection model are proposed and developed. There are different types of intersection, and we have proposed different integration methods for computation in different cases. For example, surface integration method is applied to the case of the fuzzy region-to-fuzzy region relation, while the line integration method is used in the case of fuzzy line segment-to-fuzzy line segment relation. Moreover, this study has discovered that there are (a) sixteen topological relations between simple fuzzy region to line segment; (b) forty-six topological relations between simple fuzzy line segments; (c) three topological relations between simple fuzzy region to fuzzy point; and (d) three topological relations between simple fuzzy line segment to fuzzy point.     

面向对象的遥感影像模糊分类方法研究

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法，考虑了对象的不同特征值，例如光谱值，形状和纹理，结合上下文关系和语义的信息，这种分类技术不仅能够使用影像属性，而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后，再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象，在这个过程中，分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中，特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。     

基于GIS的TM数据分类及辅助制图研究

本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。     

模糊分类技术在作物类型识别中的应用

介绍了模糊分类技术,并将其应用于多时相ScanSAR的作物识别中。模糊分类技术比传统的最大似然法具有较高的识别精度。结合雷达图像的自身特点,将模糊分类技术与上下文处理相结合,是雷达图像处理的一种有效途径     

模糊聚类分析方法在划分农业区划评价图中的应用

客观，真实地评价一个地区农业经济区划差异性和农业经济水平，从而预测该地区未来农业发展水平，制作地区农业生产各部门区划评价图是非常必要的。本文结合某地区山区地域特点，运用多元统计分析中模糊聚类分析的数学方法，用统计信息进行定量分析，使编制出的农业区划专题地图更具有实际应用价值和指导作用。     

A fuzzy topology-based maximum likelihood classification

Classification is one of the most widely used remote sensing analysis techniques, with the maximum likelihood classification (MLC) method being a major tool for classifying pixels from an image. Fuzzy topology, in which the set concept is generalized from two values, {0, 1}, to the values of a continuous interval, [0, 1], is a generalization of ordinary topology and is used to solve many GIS problems, such as spatial information management and analysis. Fuzzy topology is induced by traditional thresholding and as such gives a decomposition of MLC classes.Presented in this paper is an image classification modification, by which induced threshold fuzzy topology is integrated into the MLC method (FTMLC). Hence, by using the induced threshold fuzzy topology, each image class in spectral space can be decomposed into three parts: an interior, a boundary and an exterior. The connection theory in induced fuzzy topology enables the boundary to be combined with the interior. That is, a new classification method is derived by integrating the induced fuzzy topology and the MLC method. As a result, fuzzy boundary pixels, which contain many misclassified and over-classified pixels, are able to be re-classified, providing improved classification accuracy. This classification is a significantly improved pixel classification method, and hence provides improved classification accuracy.     

fsr: An R package for fuzzy spatial data handling

Spatial libraries are core components in many geographic information systems, spatial database systems, and spatial data science projects. These libraries provide the implementation of spatial type systems that include spatial data types and a large diversity of geometric operations. Their focus relies on handling crisp spatial objects, which are characterized by an exact location and a precisely defined extent, shape, and boundary in space. However, there is an increasing interest in analyzing spatial phenomena characterized by fuzzy spatial objects, which have inexact locations, vague boundaries, and/or blurred interiors. Unfortunately, available spatial libraries do not provide support for fuzzy spatial objects. In this article, we describe the R package named fsr, which is based on the Spatial Plateau Algebra and is publicly available at https://cran.r-project.org/package=fsr . Our tool provides methods for building fuzzy spatial objects as spatial plateau objects and conducting exploratory spatial data analysis by using fuzzy spatial operations.     

Application of fuzzy AHP method to IOCG prospectivity mapping: A case study in Taherabad prospecting area,eastern Iran

Using fuzzy analytical hierarchy process (AHP) technique, we propose a method for mineral prospectivity mapping (MPM) which is commonly used for exploration of mineral deposits. The fuzzy AHP is a popular technique which has been applied for multi-criteria decision-making (MCDM) problems. In this paper we used fuzzy AHP and geospatial information system (GIS) to generate prospectivity model for Iron Oxide Copper-Gold (IOCG) mineralization on the basis of its conceptual model and geo-evidence layers derived from geological, geochemical, and geophysical data in Taherabad area, eastern Iran. The FuzzyAHP was used to determine the weights belonging to each criterion. Three geoscientists knowledge on exploration of IOCG-type mineralization have been applied to assign weights to evidence layers in fuzzy AHP MPM approach. After assigning normalized weights to all evidential layers, fuzzy operator was applied to integrate weighted evidence layers. Finally for evaluating the ability of the applied approach to delineate reliable target areas, locations of known mineral deposits in the study area were used. The results demonstrate the acceptable outcomes for IOCG exploration.     

基于模糊综合评判的选址空间决策支持系统

传统的选址空间决策支持系统的数学模型难以全面考虑复杂、抽象的选址影响因素,难以把一些模糊的约束条件纳入数学模型,因而模型存在一定缺陷。利用模糊综合评判进行选址空间决策支持系统的研究,可以充分利用GIS的空间和非空间信息,且考虑的因素更为全面,极大地避免了人为因素的影响,是对选址决策支持系统数学模型的改进。